诺玛Matlab代码用于下行链路协作SWIPT NOMA系统的最优总吞吐量分析的MATLAB代码 关键点： 得出下行协作SWIPT NOMA系统总和的近似封闭式表达式（通过中断概率）。 制定无约束最大化问题，以找到返回最大瞬时系统吞吐量的最佳功率分配比。 使用的Gradient下降方法的MATLAB代码。 用于牛顿法玩具示例的MATLAB代码。 希望您对本材料有所帮助。 如果您对本文有任何意见或讨论，请告诉我。 谢谢你。 抽象的 在本文中，我们研究了在协作同时无线信息和功率传输（SWIPT）非正交多址（NOMA）系统的下行链路情况下小区中心和小区边缘用户的总吞吐量。 具体来说，我们考虑一个两用户NOMA系统，其中小区中心用户充当基于功率分配（PS）的SWIPT中继，旨在提高小区边缘用户的性能。 为了评估所考虑系统的性能，我们首先导出针对小区中心用户的中断概率（OP）的封闭式表达式和针对小区边缘用户的OP的封闭式近似表达式。 然后采用梯度体面方法，提出一种算法，该算法找到PS系数的最佳值，从而使系统的总和吞吐量最大。 借助获得的最佳PS系数，我们表明，最佳SWIPT NOMA系统为小区边

发送端代码： #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import socket import struct raw_socket = socket.socket(socket.PF_PACKET, socket.SOCK_RAW, socket.htons(0x1234)) raw_socket.bind((eth0, 0)) packet = struct.pack(!6s6sH, \xff\xff\xff\xff\xff\xff, \xaa\xaa\xaa\xaa\xaa\xaa, 0x1234) while True: p

统一监控平台方案（日志监控、方法监控、调用链路监控） 包含flume采集数据、kafka缓存数据、spark计算、es索引数据

2021年报告

基于多用户MIMO系统的下行链路的预编码

针对当前基于网络拓扑结构相似性的链路预测算法普遍存在精确度较低且适应性不强的问题，研究发现融合算法能够有效改善这些问题。提出了一种基于神经网络的融合链路预测算法，主要通过神经网络对不同链路预测相似性指标进行融合。该算法使用神经网络对不同相似性指标的数值特征进行学习，同时采用标准粒子群算法对神经网络进行了优化，并通过优化学习后的神经网络模型计算出融合指标。多个真实网络数据集上实验表明，该算法的预测精度明显高于融合之前的各项指标，并且优于现有融合方法的精度。

无线链路管道阶段 接下来设定管道阶段（Pipeline Stage）模型，它们将计算物理层特质，最终目的是计算差错率并判断是否丢包，无线管道阶段共有13 个，期间的任何数据都保存在封包的TDA属性中，后续的管道阶段就可以共享这些数据。包编辑器定义的指示包的主体部分（PacketBody），而包的信息头记载了包的创建时间、Packet ID、Packet Tree ID 等信息，如图所示。包的信息头和TDA 都入封包的长度。 无线链路中我们可以建立多个信道，每个信道包括信道传输率、支持封包格式、基本频率、带宽、功率和扩频码（spreading code）等属性。如果启用扩频码就直接设定一个double 值，如果两个收发信机信道对的扩频码相同就可以互相通信，否则视为噪声。 设定信道属性

链路映射(1) 每条虚拟链路都要映射到不同的物理路径上,表示为： 其中， 表示该集合至少存在一条物理路径,该物理路径的剩余带宽至少能满足虚拟网请求Ri中的一条虚拟链路的带宽映射要求。

一、网络冗余技术背景 二、研究方向 三、典型案例 1、物理链路主备可靠技术（主备网卡、主备传输链路、主备传输设备） 2、骨干网多业务链路冗余技术（OSPF、有线备份、无线备份） 3、5G灾备双链路路由（互联网专线灾备、数据专线灾备）

现有的链路预测方法的数据来源主要是基于邻居、路径和随机游走的方法，使用的是节点相似性假设或者最大似然估计，尚缺少基于神经网络的链路预测研究。基于神经网络的一些研究表明，基于神经网络的DeepWalk网络表示学习算法可以更加有效地挖掘到网络中的结构特征，已有研究证明DeepWalk等同于分解目标矩阵。因此，提出了一种基于矩阵分解的DeepWalk链路预测算法（LPMF）。该算法首先基于矩阵分解的DeepWalk算法分解得到网络的表示向量；然后通过余弦相似度计算每对节点之间的相似度，构建目标网络的相似度矩阵；最后利用相似度矩阵，在三个真实的引文网络中进行链路预测实验。实验结果表明，提出的链路预测算法性能优于现存的20余种链路预测算法。这充分表明了LPMF能够有效地挖掘网络中节点之间的结构关联性，而且在实际网络的链路预测中能够发挥出较为优异的性能。